RF フィルターモンテカルロ解析
部品の許容誤差がフィルターの通過帯域リップルと阻止帯域の除去にどのように影響するかを分析します。何千回ものモンテカルロ試行を実行して、収率とワーストケースの統計情報を取得します。
仕組み
モンテカルロ分析 実際のコンポーネントの許容誤差がフィルターのパフォーマンスにどのように影響するかを評価します。各試行では、理想的な値を仮定する代わりに、それぞれのコンデンサとインダクタをその許容範囲内でランダムに変化させ、フィルタ応答をシミュレートして主要な指標を記録します。
数百または数千回の試行で、通過帯域リップル、-3dB カットオフシフト、および阻止帯域除去の統計的分布が得られます。は 産出 — お客様の仕様を満たす試験の割合 — 製造成功率を直接予測します。
次の 2 つの配布モデルがサポートされています。 制服 (許容範囲内のすべての値が同じ確率になる — ワーストケース分析) ガウス (公称値付近に値が集まって、3σ が公称公差の公差値と等しくなります。精密部品の場合はより現実的です)。
このツールは、バターワース (最大平坦度) またはチェビシェフのタイプ I (等リップルパスバンド) の LC ラダーフィルターを合成し、正確な ABCD マトリックスチェーン乗算を使用してモンテカルロスイープを実行して精度を高めます。
関連電卓
よくあるご質問
モンテカルロ試験は何回必要ですか？+
大まかな収量の見積もりでは、200〜500回の試行で十分です。正確なテール統計 (99.7% の信頼度でのワーストケースなど) を得るには、2,000～10,000回の試行を行います。無料利用枠は最大 500 件までサポートされます。Pro にアップグレードすると、最大 10,000 件までサポートされます。
一様分布とガウス分布 — どちらを使うべきか+
ワーストケースの分析にはユニフォームを使用してください (許容範囲内のすべての値が同じ確率になります)。コンポーネントが精密に等級分けされている場合は、ガウシアン関数を使用してください。値は公称値付近にクラスター化され、外れ値はまれです。通常、ガウスの方が、同じ許容誤差でも合格率が高くなります。
私のチェビシェフフィルターの収率がバターワースよりも悪いのはなぜですか？+
チェビシェフフィルターのロールオフはよりシャープですが、通過帯域の正確なリップルレベルに依存します。部品のばらつきは等リップル応答を直接歪めるため、試行によってはリップル仕様を超えることもあります。バタワースフィルターは、通過帯域が単調に平坦なため、より許容範囲が広くなります。
どのような指標が報告されますか?+
各試験では、通過帯域リップル（dB）、-3dBカットオフ周波数、最小阻止帯域除去比（dB）、およびDCでの挿入損失が記録されます。結果には、目標仕様に対する平均、標準偏差、最小/最大、および収率が表示されます。